低精度IMU-GNSS組合導航中的UKF算法研究.pdf

1、低精度慣導成本低、體積小、低功耗，比高精度慣導的應用范圍更加廣泛，與全球衛(wèi)星導航系統(tǒng)（Global Navigation Satellite system, GNSS）進行組合之后，可以實現(xiàn)成本低、應用廣、體積小的可行化設計。實際中，慣導系統(tǒng)是非線性模型，低精度慣導誤差大，非線性會更加嚴重。因此引入UKF（Unscented Kalman Filter）非線性濾波方法。本文以低精度IMU/GNSS組合導航系統(tǒng)作為研究對象，采用非線性誤差

2、模型，對UKF濾波方法在動態(tài)對準以及松組合中的應用進行了實驗分析。本文主要進行的研究工作如下：
　　（1）分別研究了UKF和EKF（Extended Kalman Filter）兩種濾波方法，分析了各自的特點；在量測方程為線性方程的情況下，可以進行UKF濾波的簡化。利用Allan方差進行慣導隨機誤差分析，有利于濾波中的參數(shù)設置。
　?。?）對于低精度慣導，需要利用GNSS信息進行輔助，以避免對準過程中產(chǎn)生較大的姿態(tài)誤差角，文

3、中分別使用了UKF和EKF濾波方法進行比較，UKF濾波比EKF濾波更快收斂。
　?。?）對低精度慣導，本文重點推導了加性四元數(shù)誤差模型，同時分別采用了非線性誤差模型-加性四元數(shù)誤差模型和線性誤差模型-角誤差模型，通過低精度光纖慣導 SPAN-CPT和低精度 MEMS慣導16488的跑車實測數(shù)據(jù)，分別對UKF濾波和EKF濾波在松組合模式下進行對比實驗。結果證明，對低精度慣導組合導航系統(tǒng)，相對于線性誤差模型，采用非線性誤差模型，并利用